在python下使用tensorflow判断是否存在文件夹的实例

一.图片的放大缩小 在使用TensorFlow进行图片的放大缩小时,有三种方式: 1.tf.image.resize_nearest_neighbor():临界点插值 2.tf.image.resize_bilinear():双线性插值 3.tf.image.resize_bicubic():双立方插值算法 下面是示例代码: # encoding:utf-8 # 使用TensorFlow进行图片的放缩 import tensorflow as tf import cv2 import numpy

本文主要介绍Python3.6及TensorFlow的安装和配置流程. 一.Python官网下载自己电脑和系统对应的Python安装包. 网址:下载地址 一直往下拉到Files,这里我下载的是Windows x86-64 executable installer (注意:要装TensorFlow必须安装64位的Python,TensorFlow不支持32位)< 二.下载python-3.6.3-amd64.exe应用程序 下载完成后得到一个python-3.6.3-amd64.exe应用程序,右

本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ,分享给大家,具体如下: 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码. 此篇代码大部分是转载的,只改了很少地方. 代码是运行在linux环境,tessorflow没有支持windows的python 2.7. gen_captcha.py代码. #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pi

手写数字识别算法的设计与实现 本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法,并编程实现GUI界面,构建手写数字识别系统.这是本人的本科毕业论文课题,当然,这个也是机器学习的基本问题.本博文不会以论文的形式展现,而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述. 项目要求:本文主要解决的问题是手写数字识别,最终要完成一个识别系统. 设计识别率高的算法,实现快速识别的系统. 1 LeNet-5模型的介绍 本文实现手写数字识别,使用的是卷积神经网络,建模思想来自LeNet-5,如下图所示

判读是否存在文件夹 import tensorflow as tf import os folder = './floder' if not tf.gfile.Exists(folder): #若文件夹不存在,则自动创建文件夹 tf.gfile.MakeDirs(folder) 若存在删除文件夹下所有文件 if tf.gfile.Exists(folder): #返回一个list for file in (tf.gfile.ListDirectory(folder)): #添加绝对路径,并删除文

Python 实现删除某路径下文件及文件夹的脚本 #!/usr/bin/env python import os import shutil delList = [] delDir = "/home/test" delList = os.listdir(delDir ) for f in delList: filePath = os.path.join( delDir, f ) if os.path.isfile(filePath): os.remove(filePath) print

项目中要对短文本进行相似度估计,word2vec是一个很火的工具.本文就word2vec的训练以及加载进行了总结. word2vec的原理就不描述了,word2vec词向量工具是由google开发的,输入为文本文档,输出为基于这个文本文档的语料库训练得到的词向量模型. 通过该模型可以对单词的相似度进行量化分析. word2vec的训练方法有2种,一种是通过word2vec的官方手段,在linux环境下编译并执行. 在github上下载word2vec的安装包,然后make编译.查看demo-wo

Python编程时,经常需要跳过第一行读取文件内容.简单的做法是为每行设置一个line_num,然后判断line_num是否为1,如果不等于1,则进行读取操作. 相应的Python代码如下: input_file = open("C:\\Python34\\test.csv") line_num = 0 for line in input_file: line_num += 1 if (line_num != 1): do_readline() 然而这样每次迭代都需要判断一次,增加了时

1. 删除当前目录下不含有指定文件类型的文件夹 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import sys import os import shutil pwd = os.getcwd() L = os.listdir(".") f = open("out.txt", "w") for dirname in L: if os.path.isdir(dirname): print("dir

通过fs.Stats 和 states.isDirectory实现 1. fs.Stats 对象提供了一个文件的信息. 从 fs.stat().fs.lstat() 和 fs.fstat() 及其同步版本返回的对象都是该类型. 如果传入这些函数的 options 中的 bigint 为 true,则数值会是 bigint 型而不是 number 型. 如: Stats { dev: 2114, ino: 48064969, mode: 33188, nlink: 1, uid: 85, gid:

如下所示: var fs = require("fs"); //判断打开的是文件 还是 文件夹 var path = "wen.txt"; fs.stat(path,function(err,stat){ if (err) { console.error(err); throw err; } console.log(stat); console.info(path+"是一个"+stat.isFile()); console.info(path+&

如下所示: ######### Extract all files from src_dir to des_dir def extract_tar_files(src_dir,des_dir): files = os.listdir(src_dir) for file in files: dir_tmp = os.path.join(src_dir, file) print dir_tmp if not os.path.isdir(dir_tmp): ##是文件,非文件夹 #解压特定文件 if

如下所示: # -*- coding:utf8 -*- import os import shutil import numpy as np import pandas as pd path_img='C:/Users/49691/Desktop/数据集/test' ls = os.listdir(path_img) lenl=len(ls) print(len(ls)) train_labels = pd.read_csv('C:/Users/49691/Desktop/数据集/b.csv')